Nome da Atividade
ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
CÓDIGO
15000464
Carga Horária
60 horas
Tipo de Atividade
DISCIPLINA
Periodicidade
Semestral
Modalidade
PRESENCIAL
Unidade responsável
CARGA HORÁRIA OBRIGATÓRIA
4
CARGA HORÁRIA PRÁTICA
2
CARGA HORÁRIA TEÓRICA
2
CRÉDITOS
4
FREQUÊNCIA APROVAÇÃO
75%
NOTA MÉDIA APROVAÇÃO
7
Ementa
Séries estacionárias e não estacionárias; medidas de dependência linear; testes de
estacionariedade (raiz unitária); modelos autorregressivo (ar); modelos média móveis
(ma); modelos arima; sazonalidade em series temporais; metodologia box & jenkins
para modelos arima; previsão de modelos arima; modelos garch para estimação de
266
Projeto Pedagógico do Curso de Graduação em Engenharia de Produção da UFPel
volatilidade de series financeiras; regressão com series temporais: problemas e formas
de estimação.
estacionariedade (raiz unitária); modelos autorregressivo (ar); modelos média móveis
(ma); modelos arima; sazonalidade em series temporais; metodologia box & jenkins
para modelos arima; previsão de modelos arima; modelos garch para estimação de
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Projeto Pedagógico do Curso de Graduação em Engenharia de Produção da UFPel
volatilidade de series financeiras; regressão com series temporais: problemas e formas
de estimação.
Objectives
Objetivo Geral:
Desenvolver os conceitos principais da análise de séries temporais nos fenômenoseconômicos.
Conteúdo Programático
1. Séries estacionárias e não estacionárias;
2. Medidas de dependência linear;
2.1. Testes de estacionariedade (raiz unitária);
3. Modelos autorregressivo (ar);
3.1. Modelos de médias móveis (ma);
3.2. Modelos arima;
4. Sazonalidade em series temporais;
5. Metodologia box & jenkins para modelos arima;
6. Previsão de modelos arima;
7. Modelos garch para estimação de volatilidade;
8. Regressão com series temporais: problemas e formas de estimação.
2. Medidas de dependência linear;
2.1. Testes de estacionariedade (raiz unitária);
3. Modelos autorregressivo (ar);
3.1. Modelos de médias móveis (ma);
3.2. Modelos arima;
4. Sazonalidade em series temporais;
5. Metodologia box & jenkins para modelos arima;
6. Previsão de modelos arima;
7. Modelos garch para estimação de volatilidade;
8. Regressão com series temporais: problemas e formas de estimação.
Bibliografia
Bibliografia Básica:
- GUJARATI, D. N. Econometria básica. 3. ed. São Paulo: Makron Books, 2000.
- MORETTIN, P. A.; TOLOI, C. M. C. Análise de séries temporais. 2. ed. São Paulo: Blucher, 2011.
- HILL, R. C.; GRIFFITHS, W. E.; JUDGE, G. G. Econometria. 2. ed. São Paulo: Saraiva, 2006.
Bibliografia Complementar:
- STOCK, J. H; WATSON, M. W. Econometria. São Paulo: Pearson Addison Wesley, 2004.
- LL, R. C.; JUDGE, G. G.; GRIFFITHS, W. E. Econometria. 3. ed. São Paulo: Saraiva, 2010.
- MORETTIN, P. A. Econometria Financeira: um curso em séries temporais financeiras. São Paulo: Editora Blucher, 2008.
- PINDYCK, R. S., RUBINFELD, D. L. Econometria: modelos e previsões. Rio de Janeiro: Campus, 2004
- BUENO, R. L. S. Econometria de Séries Temporais. 2 ed. São Paulo: Cengage Learning, 2011.
Disciplinas Equivalentes
| Disciplina | Curso |
|---|---|
| ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS | Engenharia de Produção (Bacharelado - Noturno) |